Strategie für das Reiten im Donchian-Kanal
ChaoZhang
Überblick
Die Tangxian-Kanal-Ride-Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie. Sie nutzt die Tangxian-Kanal, um die Markttrends zu erkennen, tritt bei der Erzeugung von Signalen in die Richtung des Trends ein und versucht dann, die gesamte Entwicklung des Trends zu erfassen. Gleichzeitig wird die Filterung in Verbindung mit einer langen Periodenachschnittslinie durchgeführt, um falsche Signale zu vermeiden.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert hauptsächlich auf dem Tangjian-Kanal. Der Tangjian-Kanal besteht aus einer oberen, einer unteren und einer mittleren Bahn. Die obere Bahn ist der höchste Preis der letzten n Tage, die untere Bahn ist der niedrigste Preis der letzten n Tage, die mittlere Bahn ist der Durchschnitt der oberen und unteren Bahn.
Die Strategie berechnet zuerst die oberen, unteren und mittleren Bahnen des Tangxian-Kanals mit einer Länge von 20 Tagen. Dann wird beurteilt, ob der Preis den Kanal durchbrochen hat. Wenn der Schlusskurs den 200-Tagesdurchschnitt überschreitet und der Schlusskurs den Überschuss erreicht, wird ein Mehrsignal erzeugt.
Nach dem Eintritt in die Mehrpositionsposition wird die Stop-Line als Unterbahn eingestellt; nach dem Eintritt in die Leerpositionsposition wird die Stop-Line als Oberbahn eingestellt.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Die Tangxian-Kanal kann Trends erkennen, die sich entwickeln.
Durch die Kombination mit einer langen Periodenachschnittlinie können Fehlsignale wirksam gefiltert werden. Die langen Periodenachschnittlinien sorgen dafür, dass nur in Richtung der großen Trends Signale erzeugt werden.
Die Einstellung des Stoppschadens an der Grenze des Durchgangs ermöglicht eine schnelle und effektive Risikokontrolle.
Die Strategie ist klar und einfach zu verstehen und umzusetzen.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt einige Risiken:
Trendwechselrisiken. Wenn sich der Markt plötzlich umkehrt, kann dies zu erheblichen Verlusten führen.
Parameteroptimierungsrisiken. Parameter des Dongjian-Kanals, wie z. B. die Länge der Zyklen, müssen ständig getestet und optimiert werden, da dies die Strategie-Performance beeinträchtigen kann.
Risiken bei zu hoher Handelsfrequenz. Der Tangxian-Kanal erzeugt leicht zu viele Handelssignale, was zu zu häufigen Transaktionen führen kann.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
In Kombination mit weiteren Indikatoren wird das Signal gefiltert. Zum Beispiel K-Linienform, Schwankungsrate-Indikatoren usw., um falsche Signale zu vermeiden.
Parameteroptimierung: Optimierung der Parameter für die Länge des Tangjian-Kanals, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
Anpassung an die Schadensausgleichsmethode. Anpassung an die Schadensausgleichsmethode gemäß den Anforderungen der Marktschwankungen und der Risikokontrolle.
Klassifizierung von Signalen. Klassifizierung von Signalen mit unterschiedlichen Stop-Loss-Levels, um starke und schwache Signale zu unterscheiden.
Zusammenfassen
Die Dongguan Channel Riding Strategy ist insgesamt eine einfache und praktische Trendverfolgungsstrategie. Sie kann die Richtung der Markttrends effektiv identifizieren und die Trendsituation maximal erfassen. Die Strategie hat viel Optimierungsraum und kann in Bezug auf Parameteroptimierung, Signalfilterung und Stop-Loss-Methoden verbessert werden.
/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
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//@version=4
strategy("Donchian Channel Strategy", overlay=true)
length = input(20)
longRule = input("Higher High", "Long Entry", options=["Higher High", "Basis"])
shortRule = input("Lower Low", "Short Entry", options=["Lower Low", "Basis"])
hh = highest(high, length)
ll = lowest(low, length)
up = plot(hh, 'Upper Band', color = color.green)
dw = plot(ll, 'Lower Band', color = color.red)
mid = (hh + ll) / 2
midPlot = plot(mid, 'Basis', color = color.orange)
fill(up, midPlot, color=color.green, transp = 95)
fill(dw, midPlot, color=color.red, transp = 95)
if (close>ema(close,200))
if (not na(close[length]))
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=longRule=='Basis' ? mid : hh)
if (close<ema(close,200))
if (not na(close[length]))
strategy.entry("Short", strategy.short, stop=shortRule=='Basis' ? mid : ll)
if (strategy.position_size>0)
strategy.exit(id="Longs Exit",stop=ll)
if (strategy.position_size<0)
strategy.exit(id="Shorts Exit",stop=hh)